KR20160100723A - Cctv image analysis apparatus and method of driving thereof - Google Patents

Cctv image analysis apparatus and method of driving thereof Download PDF

Info

Publication number
KR20160100723A
KR20160100723A KR1020150023586A KR20150023586A KR20160100723A KR 20160100723 A KR20160100723 A KR 20160100723A KR 1020150023586 A KR1020150023586 A KR 1020150023586A KR 20150023586 A KR20150023586 A KR 20150023586A KR 20160100723 A KR20160100723 A KR 20160100723A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
determining
image
interest
region
event
Prior art date
Application number
KR1020150023586A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
허윤호
정재륜
서민석
이창용
최재섭
강윤성
Original Assignee
삼성전자주식회사
삼성에스디에스 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사, 삼성에스디에스 주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020150023586A priority Critical patent/KR20160100723A/en
Publication of KR20160100723A publication Critical patent/KR20160100723A/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
    • G08B13/19613—Recognition of a predetermined image pattern or behaviour pattern indicating theft or intrusion
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/10—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using wireless transmission systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

According to an embodiment of the present invention, a driving method of a CCTV image analyzing device comprises the following steps of: detecting a movement from an image file; detecting a region of interest; determining an object in the region of interest; and determining a stability rule with respect to the determining object. Therefore, the CCTV image analyzing device can be unmanned.

Description

씨씨티브이 영상 분석 장치 및 이의 구동 방법{CCTV IMAGE ANALYSIS APPARATUS AND METHOD OF DRIVING THEREOF}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a CCTV image analyzing apparatus and a method of driving the CCTV image analyzing apparatus.

본 발명은 CCTV(Closed Circuit Television) 영상 분석 장치(image analysis device)에 관한 것으로, 더 구체적으로, CCTV 영상을 분석하여 상황을 판단할 수 있는 CCTV 영상 분석 장치의 구동 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a closed circuit television (CCTV) image analysis device, and more particularly, to a driving method of a CCTV image analyzer capable of analyzing a CCTV image to determine a situation.

최근 디지털 CCTV의 도입 및 컴퓨터 성능의 발전으로 컴퓨터를 이용한 자동 영상 분석기능의 도입이 용이하게 되었고, 매우 많은 수의 CCTV를 동시에 효과적으로 모니터링하는 장치의 개발이 활발하다. Recently, introduction of digital CCTV and development of computer performance have facilitated the introduction of automatic image analysis function using a computer, and development of a device for effectively monitoring a very large number of CCTV simultaneously has been actively conducted.

현재 제조 분야에서도 작업 구역에 CCTV를 설치하여 위험 상황을 인지, 판단하는 목적으로 활용되고 있다. 하지만, 감시대상이 되는 공간의 넓이 및 CCTV 대수가 증가함에 따라, 모니터링 인력의 수가 증가한다. 그러나, 인력 확대를 통한 모니터링 정확성 향상에는 한계가 있으며, 연구에 의하면 육안에 의한 감시 정확도는 매우 낮으며, 전문가의 경우에도 2대 이상의 CCTV를 20분 이상 모니터링이 불가능하다고 한다. 따라서, 관리자의 육안 실시간 모니터링 한계로 위험 상황을 인지하지 못하게 되는 문제가 발생할 수 있다. CCTV is installed in the work area in the manufacturing field for the purpose of recognizing and judging the dangerous situation. However, as the area to be monitored and the number of CCTVs increase, the number of monitoring personnel increases. However, there is a limit to improve the accuracy of monitoring through manpower expansion. According to the research, the accuracy of visual inspection is very low, and experts can not monitor more than 2 CCTVs for more than 20 minutes. Therefore, there may be a problem that the administrator can not perceive the dangerous situation due to the visual limit of the real time monitoring.

본 발명의 목적은 상황을 인지할 수 있는 CCTV 영상 분석 장치를 제공하는 것이다.It is an object of the present invention to provide a CCTV image analysis apparatus capable of recognizing a situation.

본 발명의 다른 목적은 상기 CCTV 영상 분석 장치의 구동 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a method of driving the CCTV image analyzing apparatus.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 하나의 실시형태에 따른 CCTV 영상 분석 장치의 구동 방법은 영상 파일로부터 움직임을 검출하는 단계; 상기 움직임에 대한 정보로부터 관심 영역을 검출하는 단계; 상기 관심 영역으로부터 객체를 판단하는 단계; 그리고 상기 판단된 객체에 대하여 안정 규정을 판단하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of operating a CCTV image analyzing apparatus, comprising: detecting motion from an image file; Detecting a region of interest from information about the motion; Determining an object from the region of interest; And determining a stability rule for the determined object.

하나의 실시 예에 있어서, 상기 안정 규정을 판단하는 단계는 상기 객체가 보호구의 착용 대상인지를 검출하는 단계; 그리고 만약 상기 객체가 상기 보호구의 착용 대상이면, 상기 보호구의 착용 위치를 검출하는 단계를 포함한다.In one embodiment, the step of determining the stability rule comprises: detecting whether the object is a wearable object of the protector; And detecting the wearing position of the protective member if the object is a wear object of the protective member.

하나의 실시 예에 있어서, 상기 안정 규정을 판단하는 단계는 상기 객체의 움직임 양상을 확인하는 단계; 그리고 상기 확인된 움직임 양상에 따라 상기 객체의 속도를 판정하는 단계를 포함한다.In one embodiment, the step of determining the stability rule comprises: checking the movement pattern of the object; And determining the velocity of the object according to the identified motion pattern.

하나의 실시 예에 있어서, 상기 안정 규정을 판단하는 단계는 상기 객체에 대한 패턴과 서있는 패턴을 비교하는 단계; 상기 객체에 대한 패턴과 쓰러지는 패턴을 비교하는 단계; 상기 객체에 대한 패턴과 상기 쓰러지는 패턴이 유사한 경우, 상기 객체가 일정 시간 동안 쓰러져 있는가는 확인하는 단계; 그리고 상기 객체가 쓰러짐을 판단하는 단계를 포함한다.In one embodiment, determining the stability rule comprises comparing a pattern for the object with a standing pattern; Comparing a pattern for the object with a collapsing pattern; Confirming whether the object is collapsed for a predetermined time when the pattern for the object is similar to the collapsing pattern; And determining that the object has collapsed.

하나의 실시 예에 있어서, 상기 안정 규정을 판단하는 단계는 상기 객체로부터 위험물을 분리하는 단계; 그리고 상기 객체가 상기 위험물을 기울임을 판단하는 단계를 포함한다.In one embodiment, determining the stability rule comprises: separating dangerous material from the object; And determining that the object tilts the dangerous object.

하나의 실시 예에 있어서, 상기 안정 규정을 판단하는 단계는 상기 객체로부터 작업자와 작업 대상에 대한 움직임을 판단하는 단계; 그리고 상기 작업 대상만이 이동하는 지를 판단하는 단계를 포함한다.In one embodiment, the step of determining the stability rule may include determining movement of the object and the object from the object; And determining whether only the work subject moves.

하나의 실시 예에 있어서, 상기 안정 규정을 판단하는 단계는 상기 객체에 대하여 작업복 착용 준수를 판단하는 단계; 그리고 상기 객체에 대하여 이중 복장으로 동시 작업하는지를 판단하는 단계를 포함한다.In one embodiment, the step of determining the stability rule may include: determining compliance of the work wear with respect to the object; And determining whether the object is to be co-worked with a double dress.

본 발명의 다른 하나의 실시형태에 따른 CCTV 영상 분석 장치는 적어도 하나의 CCTV 그리고 상기 CCTV를 통하여 녹화된 영상 파일을 포함하는 영상 소스; 그리고 상기 영상 파일을 공통 비디오 인터페이스를 통하여 수신하며, 상기 영상 소스로부터 관심 영역을 추출하고, 상기 관심 영역을 필터링하며, 상기 관심 영역으로부터 이벤트를 검출하는 영상 분석 장치를 포함한다.A CCTV image analyzing apparatus according to another embodiment of the present invention includes an image source including at least one CCTV and an image file recorded through the CCTV; And an image analysis device for receiving the image file through a common video interface, extracting a region of interest from the image source, filtering the region of interest, and detecting an event from the region of interest.

하나의 실시 예에 있어서, 상기 영상 분석 장치는 상기 공통 비디오 인터페이스를 통하여 상기 영상 파일을 수신하는 이미지 패치부; 상기 영상 파일로부터 관심 영역을 추출하는 관심 영역 추출부; 상기 관심 영역을 필터링하는 관심 영역 제어부; 상기 필터링된 관심 영역에 대하여 이벤트를 검출하는 이벤트 검출부; 그리고 상기 이벤트를 관제 요원에게 알리기 위한 알림 신호를 전송하는 이벤트 디스패치부를 포함한다.In one embodiment, the image analysis apparatus includes: an image patch unit that receives the image file through the common video interface; A region of interest extractor for extracting a region of interest from the image file; A region of interest controller for filtering the region of interest; An event detector for detecting an event for the filtered ROI; And an event dispatch unit for transmitting a notification signal for informing the control personnel of the event.

하나의 실시 예에 있어서, 상기 이벤트는 상기 작업자가 보호구를 정상적으로 착용하였는지, 상기 작업자가 지정 속도 이상으로 이동하는지, 상기 작업자가 쓰러진 상태인지, 상기 작업자가 위험물을 기울여서 이동시키는지, 상기 작업자가 상기 위험물을 밀어서 간접적으로 이동시키는지, 그리고 작업 공간 내 이종의 작업복을 입은 작업자들이 있는지를 포함한다.In one embodiment, the event may include information indicating whether the worker has normally worn a protective gear, whether the worker is moving at a speed higher than a specified speed, the worker is in a collapsed state, the worker is tilting the dangerous material, Whether or not the hazardous materials are pushed and indirectly moved, and whether there are workers wearing disparate workwear in the workspace.

본 발명의 실시 예에 따른 CCTV 영상 분석 장치는 영상 파일로부터 위험 상황을 감지하여 관제 요원에게 알람 신호를 전송할 수 있다. 따라서, CCTV 영상 분석 장치는 무인화될 수 있다. The CCTV image analyzing apparatus according to the embodiment of the present invention can detect the dangerous situation from the image file and transmit the alarm signal to the control personnel. Therefore, the CCTV image analysis apparatus can be unmanned.

도 1은 종래 기술에 따른 CCTV(Closed Circuit Television) 영상 분석 장치를 도시한 블록도이다;
도 2은 본 발명의 실시 예에 따른 CCTV 영상 분석 장치를 도시한 블록도이다;
도 3a는 작업자가 감시 구역에서 방독명을 착용하지 않는 상황을 도시한 이미지(image)이다;
도 3b는 도 3a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다;
도 4a는 작업자가 감시 구역에서 지정 속도 이상으로 이동하는 상황을 도시한 이미지이다;
도 4b는 도 4a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다;
도 5a는 작업자가 감시 구역에서 일정 시간 쓰러진 상황을 도시한 이미지이다;
도 5b는 도 5a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다;
도 6a는 작업자가 감시 구역에서 드럼통을 기울여서 운반하는 상황을 도시한 이미지이다;
도 6b는 도 6a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다;
도 7a는 작업자가 감시 구역에서 드럼통을 움직일 때, 작업자가 직접 운반하지 않는 상황을 도시한 이미지이다;
도 7b는 도 7a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다;
도 8a는 감시 구역에서 노란색 전신복을 착용한 작업자(A)와 흰색 가운을 착용한 작업자(B)가 영상 내 함께 있는 상황을 도시한 이미지이다;
도 8b는 도 8a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다;
도 9는 도 2에 도시된 이벤트 디스패치부를 상세히 도시한 블록도이다;
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 분석 서버를 도시한 블록도이다; 그리고
도 11은 도 10에 도시된 영상 분석 서버의 내부를 도시한 블록도이다;1 is a block diagram illustrating a CCTV (Closed Circuit Television) image analysis apparatus according to the related art;
2 is a block diagram illustrating a CCTV image analysis apparatus according to an embodiment of the present invention;
Figure 3a is an image showing a situation where an operator does not wear a respirator name in a surveillance zone;
FIG. 3B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 3A; FIG.
4A is an image showing a situation where an operator moves in a surveillance zone at a speed higher than a specified speed;
4B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 4A; FIG.
5A is an image showing a situation in which a worker has fallen for a certain period of time in a surveillance zone;
FIG. 5B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 5A; FIG.
6A is an image showing a situation in which the operator tilts the drum in the monitoring zone;
6B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 6A; FIG.
7A is an image showing a situation in which the operator does not directly carry the drum when the drum is moved in the monitoring zone;
7B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 7A; FIG.
FIG. 8A is an image showing a situation in which a worker (A) wearing a yellow overall dress and a worker (B) wearing a white robe in a surveillance area are present together in an image;
FIG. 8B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 8A; FIG.
9 is a detailed block diagram of the event dispatch unit shown in FIG. 2;
10 is a block diagram illustrating an image analysis server according to an embodiment of the present invention; And
11 is a block diagram showing the inside of the image analysis server shown in FIG. 10;

본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시 예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다.For specific embodiments of the invention disclosed herein, specific structural and functional descriptions are set forth for the purpose of describing an embodiment of the invention only, and it is to be understood that the embodiments of the invention may be embodied in various forms, And should not be construed as limited to the embodiments described.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. The present invention is capable of various modifications and various forms, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the text. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular forms disclosed, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between. Other expressions that describe the relationship between components, such as "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to" should be interpreted as well.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 개시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprising ", or" having ", and the like, are intended to specify the presence of stated features, integers, But do not preclude the presence or addition of steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Do not.

한편, 어떤 실시 예가 달리 구현 가능한 경우에 특정 블록 내에 명기된 기능 또는 동작이 순서도에 명기된 순서와 다르게 일어날 수도 있다. 예를 들어, 연속하는 두 블록이 실제로는 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 관련된 기능 또는 동작에 따라서는 상기 블록들이 거꾸로 수행될 수도 있다.On the other hand, if an embodiment is otherwise feasible, the functions or operations specified in a particular block may occur differently from the order specified in the flowchart. For example, two consecutive blocks may actually be performed at substantially the same time, and depending on the associated function or operation, the blocks may be performed backwards.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 종래 기술에 따른 CCTV(Closed Circuit Television) 영상 분석 장치를 도시한 블록도이다. 1 is a block diagram illustrating a CCTV (Closed Circuit Television) image analyzing apparatus according to the related art.

도 1을 참조하면, 종래 기술에 따른 CCTV 영상 분석 장치(10)는 제1 내지 제3 CCTV(11-13) 그리고 영상 분석기(video analyzer, VA; 20)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, a conventional CCTV image analysis apparatus 10 may include first through third CCTVs 11 - 13 and a video analyzer (VA) 20.

제1 내지 제3 CCTV(11-13) 각각은 각각의 감시 구역에 설치된 공간에 대한 영상 정보를 영상 분석기(20)로 전송할 수 있다. 영상 분석기(20)는 제1 내지 제3 CCTV(11-13) 각각으로부터 전송된 영상 데이터를 저장할 수 있다. Each of the first to third CCTVs 11 - 13 can transmit video information about a space installed in each monitoring area to the video analyzer 20. The image analyzer 20 may store the image data transmitted from each of the first to third CCTVs 11 - 13.

영상 분석기(20)는 제1 내지 제3 CCTV(11-13) 각각으로부터 전송된 영상 데이터를 녹화하며, 상기 녹화된 영상 데이터를 간단하게 분석할 수 있다. 예를 들면, 영상 분석기(20)는 영상 내 작업자가 움직이는 지를 분석할 수 있다. The image analyzer 20 records the image data transmitted from each of the first to third CCTVs 11 to 13 and can easily analyze the recorded image data. For example, the image analyzer 20 can analyze whether an operator in an image is moving.

종래 기술에 따른 CCTV 영상 분석 장치(10)는 3개의 CCTV를 포함하도록 도시되었으나, 이에 한정되지 않는다. The CCTV image analyzing apparatus 10 according to the related art is shown to include three CCTVs, but is not limited thereto.

제1 관제 요원(31)은 제1 내지 제3 CCTV(11-13) 각각을 통하여 녹화된 영상을 상기 영상 분석기(20)을 통하여 모니터할 수 있다. 마찬가지로, 제2 관제 요원(32)은 제1 내지 제3 CCTV(11-13) 각각을 통하여 녹화된 영상을 상기 영상 분석기(20)을 통하여 모니터할 수 있다. The first controller 31 can monitor the images recorded through the first through third CCTVs 11 and 13 through the image analyzer 20. Similarly, the second controller 32 can monitor the images recorded through the first through third CCTVs 11 - 13 through the image analyzer 20.

제1 내지 제3 CCTV(11-13) 중 어느 하나가 감시 구역에 설치된 경우, 제1 관제 요원(31) 또는 제2 관제 요원(32)은 감시 구역에서 작업하는 작업자가 안정 규정을 준수하는 지를 모니터할 수 있다. When either one of the first to third CCTVs 11-13 is installed in the monitoring area, the first controller 31 or the second controller 32 checks whether the operator working in the monitoring area complies with the stability regulation Can be monitored.

또한, 제1 관제 요원(31) 또는 제2 관제 요원(32)은 감시 구역에서 작업하는 작업자가 안정 규정을 준수하는 지를 실시간으로 모니터하기 위하여, 제1 관제 요원(31) 또는 제2 관제 요원(32)은 항상 모니터를 실시간으로 모니터할 수 있다. The first controller 31 or the second controller 32 may monitor the operation of the first controller 31 or the second controller 32 to monitor in real- 32) can always monitor the monitor in real time.

도 2은 본 발명의 실시 예에 따른 CCTV 영상 분석 장치를 도시한 블록도이다. 2 is a block diagram illustrating a CCTV image analyzing apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 CCTV 영상 분석 장치(100)는 영상 소스(110), 공통 비디오 인터페이스(120), 그리고 영상 분석 장치(130)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, a CCTV image analysis apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention may include an image source 110, a common video interface 120, and an image analysis apparatus 130.

영상 소스(110)는 CCTV(111), 영상 관리기(112), 그리고 영상 파일(113)을 포함할 수 있다. CCTV(111)는 감시 구역을 촬영하여 영상 데이터를 생성할 수 있다. The video source 110 may include a CCTV 111, a video manager 112, and an image file 113. The CCTV 111 can capture the monitoring area and generate image data.

영상 관리기(112)는 CCTV(111)로부터 감시 구역의 영상 데이터를 압축하고, 녹화할 수 있다. 영상 관리기(112)는 영상 파일(113)을 저장할 수 있다. 또한, 영상 관리기(112)는 영상 파일(113)을 공통 비디오 인터페이스(120)를 통하여 영상 분석 장치(130)로 전송할 수 있다. The video manager 112 can compress and record the video data of the monitored area from the CCTV 111. [ The image manager 112 may store the image file 113. [ The image manager 112 may transmit the image file 113 to the image analysis apparatus 130 through the common video interface 120. [

공통 비디오 인터페이스(120)는 영상 소스(110)와 영상 분석 장치(130)를 인터페이스할 수 있다. 예를 들면, 영상 분석 장치(130)는 공통 비디오 인터페이스(120)를 통하여 영상 파일(113)을 수신할 수 있다. The common video interface 120 may interface the video source 110 and the video analysis device 130. For example, the image analysis apparatus 130 can receive the image file 113 through the common video interface 120. [

영상 분석 장치(130)는 영상 파일(113)을 분석하여 상황을 판단할 수 있다. 예를 들면, CCTV가 설치된 작업 구역에서 작업자가 위험 행동을 하는 경우, 영상 분석 장치(130)는 위험 행동을 판단하여 관제 요원에게 위험 상황을 알릴 수 있다. The image analysis apparatus 130 may analyze the image file 113 to determine the situation. For example, when a worker performs a dangerous action in a work area in which a CCTV is installed, the image analysis apparatus 130 may determine a dangerous action and notify the dangerous situation to the control agent.

영상 분석 장치(130)는 이미지 패치부(131), 관심 영역(Region of interest; ROI) 추출부(132), 관심 영역 제어부(133), 이벤트 검출부(134), 그리고 이벤트 디스패치부(135)를 포함할 수 있다.The image analysis apparatus 130 includes an image patch unit 131, a region of interest (ROI) extraction unit 132, a region of interest control unit 133, an event detection unit 134, and an event dispatch unit 135 .

이미지 패치부(131)는 영상 파일(113)을 수신한다. 관심 영역 추출부(132)는 영상 파일(113)로부터 관심 영역을 추출할 수 있다.The image patch unit 131 receives the image file 113. The ROI extracting unit 132 may extract the ROI from the image file 113. FIG.

관심 영역 제어부(133)는 관심 영역에 대하여 필터링할 수 있다. 예를 들면, 관심 영역 제어부(133)는 조명에 의하여 흰색으로 변환된 부분을 관심 영역으로부터 제거할 수 있다. The ROI control unit 133 may filter the ROIs. For example, the area-of-interest control unit 133 may remove, from the area of interest, a portion that has been converted to white by illumination.

이벤트 검출부(134)는 감시 구역에 대한 영상 파일(113)으로부터 이벤트를 검출할 수 있다. 예를 들면, 이벤트 검출부(134)는 작업자가 감시 구역에서 방독면을 착용하지 않는 상황을 검출할 수 있다. 이벤트 검출부(134)는 작업자가 감시 구역에서 지정 속도 이상으로 이동하는 상황을 검출할 수 있다. 이벤트 검출부(134)는 작업자가 감시 구역에서 일정 시간 쓰러진 상황을 검출할 수 있다. 이벤트 검출부(134)는 작업자가 감시 구역에서 드럼통을 기울여서 운반하는 상황을 검출할 수 있다. 이벤트 검출부(134)는 작업자가 감시 구역에서 드럼통을 세로로 움직이는 상황을 검출할 수 있다. 이벤트 검출부(134)는 작업자가 드럼통을 직접 운반하지 않는 상황을 검출할 수 있다. 이벤트 검출부(134)는 감시 구역에서 노란색 전신복 착용자와 흰색 가운 착용자가 단위 영상 내 함께 있는 상황을 검출할 수 있다. The event detection unit 134 can detect an event from the image file 113 for the monitored area. For example, the event detection unit 134 can detect a situation in which the operator does not wear the respirator in the monitoring area. The event detection unit 134 can detect a situation in which the operator moves in the surveillance zone beyond the designated speed. The event detection unit 134 can detect a situation in which the operator has fallen for a predetermined period of time in the monitoring area. The event detection unit 134 can detect a situation in which the operator tilts the drum in the monitoring area and carries the situation. The event detection unit 134 can detect a situation in which the operator moves the drum vertically in the monitoring zone. The event detection unit 134 can detect a situation in which the operator does not directly carry the drum. The event detection unit 134 can detect a situation in which a wearer wearing a yellow body and a wearer wearing a white body are present together in a unit image in a monitoring area.

이벤트 검출부(134)는 검출된 이벤트 정보를 이벤트 디스패치부(135)로 전송할 수 있다. 즉, 이벤트 검출부(134)는 이벤트 디스패치부(135)로 위험 상황을 알릴 수 있다. The event detection unit 134 may transmit the detected event information to the event dispatch unit 135. [ That is, the event detection unit 134 can notify the event dispatch unit 135 of a dangerous situation.

본 발명의 실시 예에 따른 이벤트 검출부(134)는 도 3a 부터 도 8b에서 상세히 설명될 것이다. The event detection unit 134 according to the embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGs. 3A to 8B.

이벤트 디스패치부(135)는 이벤트 검출부(134)로부터 이벤트 정보를 수신할 수 있다. 이벤트 디스패치부(135)는 이벤트 정보를 VMS UI(Video management system user interface; 140)로 전송할 수 있다. 관제 요원은 VMS UI(140)를 통하여 알람 신호를 수신할 수 있다. 이벤트 디스패치부(135)는 도 9에서 상세히 설명될 것이다. The event dispatcher 135 may receive event information from the event detector 134. [ The event dispatcher 135 may transmit the event information to the VMS UI (Video Management System User Interface) 140. The control agent can receive the alarm signal through the VMS UI 140. [ The event dispatching unit 135 will be described in detail in Fig.

본 발명에 따른 CCTV 영상 분석 장치는 제조 현장의 상황을 고려하여 기존의 설치되어 있는 CCTV의 영상을 활용함으로써 추가 비용이 들지 않도록 할 수 있다.The CCTV image analyzing apparatus according to the present invention can prevent the additional cost by utilizing the existing CCTV images in consideration of the situation at the manufacturing site.

또한, 본 발명에 따른 CCTV 영상 분석 장치는 CCTV 영상 분석을 통해 위험물 상시 취급구역 내의 작업자와 위험물을 자동으로 인지하여, 데이터베이스 혹은 파일 등의 형식으로 저장되어있는 안전규정과 실시간으로 비교할 수 있다. 그리고 CCTV 영상 분석 장치는 안전규정과 다른 패턴을 가진 피사체를 탐지할 수 있는 자동화된 알람 시스템이다. 즉, CCTV 영상 분석 장치는 알람 신호를 전송함으로써, CCTV가 설치된 복잡하고 넓은 공간의 안전 모니터링을 무인화할 수 있다.In addition, the CCTV image analyzing apparatus according to the present invention can automatically compare the safety regulations stored in the form of a database or a file, in real time, by automatically recognizing workers and dangerous materials in the dangerous goods handling area through the CCTV image analysis. And the CCTV image analyzer is an automated alarm system that can detect objects with different patterns from safety regulations. That is, the CCTV image analyzing apparatus can transmit the alarm signal, thereby making it possible to unattend the complex and wide-area safety monitoring installed with the CCTV.

따라서, 본 발명에 따른 CCTV 영상 분석 장치는 영상 분석을 통해 실시간으로 작업자의 위험 행동을 감지할 수 있다. 이를 통하여, 작업장에서 사고는 미연에 방지될 수 있다. Accordingly, the CCTV image analyzing apparatus according to the present invention can detect dangerous actions of the operator in real time through image analysis. In this way, accidents can be prevented in the workplace.

작업 공간에 대한 관제 요원은 CCTV 영상 분석 장치를 이용하여 화학물 취급 등 직접 사람이 감시할 수 없는 위험 작업공간에 대해서 영상 감지를 통해 신속하게대응 조치를 할 수 있다.The control personnel on the workspace can use the CCTV image analysis device to quickly respond to the dangerous work space that can not be directly monitored by people, such as chemical handling, through image detection.

또한, CCTV 영상 분석 장치를 이용하면, 감지 시스템 관리 인력 투입 부담이 감소될 수 있다. 그리고, 기존 인프라 활용을 통해 추가 설치 비용이 크지 않다. 2차적으로 제조업에서 사고 발생으로 인한 생산 중단 피해 발생이 방지될 수 있다. In addition, if the CCTV image analysis apparatus is used, burden of input of the detection system management personnel can be reduced. And, the cost of additional installation is not large by utilizing existing infrastructure. Secondly, it is possible to prevent the occurrence of production interruption caused by an accident in the manufacturing industry.

도 2에 도시된 이벤트 검출부(134)는 다양한 안전 규정을 모니터링하기 위하여 다양하게 구현될 수 있다. 도 3a 내지 도 8b에서, 본 발명의 실시 예에 따른 이벤트 검출부(134)는 설명될 것이다. The event detection unit 134 shown in FIG. 2 may be variously implemented to monitor various safety regulations. 3A to 8B, an event detection unit 134 according to an embodiment of the present invention will be described.

도 3a는 작업자가 감시 구역에서 방독명을 착용하지 않는 상황을 도시한 이미지(image)이다.FIG. 3A is an image showing a situation in which a worker does not wear a gas mask in a surveillance zone.

도 3a를 참조하면, 보안 규정은 감시 구역 (즉, 작업장 내)에서 노란색 작업복을 입은 작업자는 반드시 방독면을 착용해야 하는 규정을 포함할 수 있다. 이 때, 노란색 작업복을 입은 작업자는 방독면을 착용하지 않고 있다. Referring to FIG. 3A, the security regulations may include a requirement that workers wearing yellow work clothes in a monitoring area (i.e., in a workplace) must wear a gas mask. At this time, workers wearing yellow work clothes are not wearing gas masks.

도 3b는 도 3a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다. FIG. 3B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 3A.

도 2, 도 3a 및 도 3b를 참조하면, 영상 파일(113)로부터 이벤트를 검출하기 위하여, 이벤트 검출부(134)는 움직임 검출부(134a_1), 관심 영역 검출부(134a_2), 객체 판단부(134a_3), 보호구 착용 대상 검출부(134a_4), 그리고 보호구 착용 위치 검출부(134a_5)를 포함할 수 있다. 2, 3A and 3B, in order to detect an event from the image file 113, the event detector 134 includes a motion detector 134a_1, a region of interest detector 134a_2, an object determiner 134a_3, A protector wearing object detection unit 134a_4, and a protector wearing position detection unit 134a_5.

움직임 검출부(134a_1)는 영상 파일(113)로부터 움직임을 추출할 수 있다. 움직임 검출부(134a_1)는 상기 추출된 움직임에 대한 정보를 관심 영역 검출부(134a_2)로 전송할 수 있다. The motion detection unit 134a_1 can extract motion from the image file 113. [ The motion detection unit 134a_1 can transmit the extracted motion information to the ROI detection unit 134a_2.

관심 영역 검출부(134a_2)는 상기 정보로부터 관심 영역을 검출할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113)에는 작업자가 촬상될 수 있다. 이 때, 관심 영역은 작업자를 포함할 수 있다. The ROI detector 134a_2 may detect the ROI from the information. For example, the image file 113 can be picked up by the operator. At this time, the region of interest may include an operator.

객체 판단부(134a_3)는 관심 영역으로부터 객체를 판단할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113) 내 작업자가 녹화된 경우, 객체 판단부(134a_3)는 작업자를 판단할 수 있다. 즉, 객체 판단부(134a_3)는 보호구를 착용해야 하는 노란색 작업자와 보호구를 착용하지 않는 흰색 작업자를 구별할 수 있다. The object determining unit 134a_3 can determine the object from the region of interest. For example, when an operator in the image file 113 records the image, the object determination unit 134a_3 can determine the operator. That is, the object determining unit 134a_3 can distinguish between a yellow worker who wears a protective gear and a white worker who does not wear protective gear.

보호구 착용 대상 검출부(134a_4)는 작업자가 보호구 착용 대상인지를 검출할 수 있다. 만약 작업자가 보호구 착용 대상이면, 보호구 착용 위치 검출부(134a_5)는 작업자가 보호구를 착용했는지를 검출할 수 있다. The protector wearable target detection portion 134a_4 can detect whether the worker is a protective wear target. If the worker is an object to be worn, the protective-worn position detecting unit 134a_5 can detect whether the worker has worn the protective gear.

예를 들면, 보호구를 착용해야 하는 노란색 작업자가 보호구를 착용하지 않는 경우, 보호구 착용 위치 검출부(134a_5)는 작업자가 보호구를 착용하지 않는다는 알람 신호를 이벤트 디스패치부(135)를 통하여 VMS UI(140)로 전송할 수 있다. 관제 요원은 VMS UI(140)를 통하여 상기 알람 신호를 수신할 수 있다. For example, when the yellow worker who needs to wear a protective glove does not wear a protective glove, the protective glove wearing position detecting unit 134a_5 transmits an alarm signal to the VMS UI 140 via the event dispatching unit 135, Lt; / RTI > The control agent can receive the alarm signal through the VMS UI 140. [

도 4a는 작업자가 감시 구역에서 지정 속도 이상으로 이동하는 상황을 도시한 이미지이다.FIG. 4A is an image showing a situation where an operator moves in a surveillance zone beyond a specified speed.

도 4a를 참조하면, 보안 규정은 감시 구역 (즉, 작업장 내)에서 지정 속도 이상으로 이동하는 것을 금지하는 규정을 포함할 수 있다. 이 때, 작업자가 지정 속도 이상으로 이동할 수 있다. Referring to FIG. 4A, a security rule may include provisions prohibiting movement beyond a specified speed in a monitored area (i.e., in a workplace). At this time, the operator can move beyond the designated speed.

도 4b는 도 4a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다. FIG. 4B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 4A.

도 2, 도 4a 및 도 4b를 참조하면, 영상 파일(113)로부터 이벤트를 검출하기 위하여, 이벤트 검출부(134)는 움직임 검출부(134b_1), 관심 영역 검출부(134b_2), 객체 판단부(134b_3), 보호구 착용 대상 검출부(134b_4), 그리고 보호구 착용 위치 검출부(134b_5)를 포함할 수 있다. 2, 4A and 4B, in order to detect an event from the image file 113, the event detection unit 134 includes a motion detection unit 134b_1, a region of interest detection unit 134b_2, an object determination unit 134b_3, A protective part wearing object detection part 134b_4, and a protection part wearing position detection part 134b_5.

움직임 검출부(134b_1)는 영상 파일(113)로부터 움직임을 추출할 수 있다. 움직임 검출부(134b_1)는 상기 추출된 움직임에 대한 정보를 관심 영역 검출부(134b_2)로 전송할 수 있다. The motion detection unit 134b_1 can extract motion from the image file 113. [ The motion detection unit 134b_1 may transmit the extracted motion information to the ROI detection unit 134b_2.

관심 영역 검출부(134b_2)는 상기 정보로부터 관심 영역을 검출할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113)에는 작업자가 촬상될 수 있다. 이 때, 관심 영역은 작업자를 포함할 수 있다.The ROI detector 134b_2 may detect the ROI from the information. For example, the image file 113 can be picked up by the operator. At this time, the region of interest may include an operator.

객체 판단부(134b_3)는 관심 영역으로부터 객체를 판단할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113) 내 작업자가 녹화된 경우, 객체 판단부(134b_3)는 작업자를 판단할 수 있다. The object determining unit 134b_3 can determine the object from the region of interest. For example, when an operator in the image file 113 records an image, the object determination unit 134b_3 can determine the operator.

움직임 양상 확인부(134b_4)는 작업자의 움직임 양상을 확인할 수 있다. 예를 들면, 움직임 양상 확인부(134b_4)는 상체만 움직이는 양상인지 상하체를 동시에 움직이는 양상인지를 확인할 수 있다. The motion pattern confirmation unit 134b_4 can confirm the motion pattern of the operator. For example, the movement pattern confirmation unit 134b_4 can confirm whether the upper body only moves or the upper and lower bodies move simultaneously.

속도 판정부(134b_5)는 상기 확인된 움직임 양상에 따라 작업자의 속도를 판정할 수 있다. 예를 들면, 작업자의 이동 속도가 7 Km/h 이면, 속도 판정부(134b_5)는 알람 신호를 이벤트 디스패치부(135)를 통하여 VMS UI(140)으로 전송할 수 있다. 관제 요원은 VMS UI(140)를 통하여 상기 알람 신호를 수신할 수 있다.The speed determination unit 134b_5 can determine the speed of the operator in accordance with the confirmed movement pattern. For example, when the moving speed of the worker is 7 Km / h, the speed determination unit 134b_5 can transmit an alarm signal to the VMS UI 140 via the event dispatch unit 135. [ The control agent can receive the alarm signal through the VMS UI 140. [

도 5a는 작업자가 감시 구역에서 일정 시간 쓰러진 상황을 도시한 이미지이다.5A is an image showing a situation in which a worker has fallen for a certain period of time in a surveillance zone.

도 5a를 참조하면, 감시 구역 (즉, 작업장 내)에서 작업자가 일정 시간 동안 쓰러져 있을 수 있다. Referring to FIG. 5A, the operator may be lying down in the monitoring area (i.e., in the workplace) for a certain period of time.

도 5b는 도 5a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다. FIG. 5B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 5A.

도 2, 도 5a 및 도 5b를 참조하면, 영상 파일(113)로부터 이벤트를 검출하기 위하여, 이벤트 검출부(134)는 움직임 검출부(134c_1), 관심 영역 검출부(134c_2), 객체 판단부(134c_3), 서있는 패턴 확인부(134c_4), 쓰러지는 패턴 확인부(134c_5), 쓰러짐 유지 확인부(134c_6), 그리고 쓰러짐 판단부(134c_7)를 포함할 수 있다. 2, 5A and 5B, in order to detect an event from the image file 113, the event detection unit 134 includes a motion detection unit 134c_1, a region of interest detection unit 134c_2, an object determination unit 134c_3, A standing pattern confirmation section 134c_4, a collapse pattern confirmation section 134c_5, a fallen-down confirmation section 134c_6, and a fall determination section 134c_7.

움직임 검출부(134c_1)는 영상 파일(113)로부터 움직임을 추출할 수 있다. 움직임 검출부(134c_1)는 상기 추출된 움직임에 대한 정보를 관심 영역 검출부(134c_2)로 전송할 수 있다. The motion detection unit 134c_1 can extract motion from the image file 113. [ The motion detection unit 134c_1 can transmit the extracted motion information to the region of interest detection unit 134c_2.

관심 영역 검출부(134c_2)는 상기 정보로부터 관심 영역을 검출할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113)에는 작업자가 촬상될 수 있다. 이 때, 관심 영역은 작업자를 포함할 수 있다.The region of interest detector 134c_2 may detect the region of interest from the information. For example, the image file 113 can be picked up by the operator. At this time, the region of interest may include an operator.

객체 판단부(134c_3)는 관심 영역으로부터 객체를 판단할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113) 내 작업자가 녹화된 경우, 객체 판단부(134c_3)는 작업자를 판단할 수 있다. The object determination unit 134c_3 can determine the object from the region of interest. For example, when an operator in the image file 113 records the image, the object determination unit 134c_3 can determine the operator.

서있는 패턴 확인부(134c_4)는 객체(즉, 작업자)가 서있는 상태인지를 확인할 수 있다. 즉, 서있는 패턴 확인부(134c_4)는 객체에 대한 패턴과 서있는 패턴을 비교할 수 있다. 만약 두 개의 패턴이 유사하면, 객체는 서 있는 상태일 수 있다. The standing pattern confirmation unit 134c_4 can confirm whether the object (i.e., worker) is in a standing state. That is, the standing pattern confirmation unit 134c_4 can compare the pattern for the object with the standing pattern. If the two patterns are similar, the object may be in a standing state.

쓰러지는 패턴 확인부(134c_5)는 객체가 쓰러져있는 상태인지를 확인할 수 있다. 즉, 쓰러지는 패턴 확인부(134c_5)는 객체에 대한 패턴과 쓰러져 있는 패턴을 비교할 수 있다. 만약 두 개의 패턴이 유사하면, 객체는 쓰러져 있는 상태일 수 있다.The collapsing pattern confirming unit 134c_5 can check whether the object is in a collapsed state. That is, the collapsing pattern confirming unit 134c_5 can compare the pattern of the object with the collapsing pattern. If the two patterns are similar, the object may be in a collapsed state.

쓰러짐 유지 확인부(134c_6)는 만약 객체가 쓰러져 있는 상태이면, 상기 객체가 일정 시간 동안 쓰러져 있는 상태인가를 확인할 수 있다. 마지막으로, 쓰러짐 판단부(134c_7)는 객체가 쓰러져 있는 상태를 판단할 수 있다. 예를 들면, 작업자가 5분 이상 쓰러져 있는 상태가 확인되면, 알람 신호를 이벤트 디스패치부(135)를 통하여 VMS UI(140)로 전송할 수 있다. 관제 요원은 VMS UI(140)를 통하여 상기 알람 신호를 수신할 수 있다.The collapsing maintenance confirmation unit 134c_6 can confirm whether the object is in a collapsed state for a predetermined time period when the object is collapsed. Finally, the collapse determining unit 134c_7 can determine the collapsed state of the object. For example, if it is confirmed that the worker has fallen for 5 minutes or more, the alarm signal can be transmitted to the VMS UI 140 through the event dispatching unit 135. The control agent can receive the alarm signal through the VMS UI 140. [

도 6a는 작업자가 감시 구역에서 드럼통을 기울여서 운반하는 상황을 도시한 이미지이다.6A is an image showing a situation in which the operator tilts the drum in the monitoring zone.

도 6a를 참조하면, 보안 규정은 감시 구역 (즉, 작업장 내)에서 작업자가 드럼통을 기울여서 운반하는 것을 금지하는 규정을 포함할 수 있다. 이 때, 작업자가 드럼통을 기울여서 운반할 수 있다. Referring to FIG. 6A, the security provisions may include provisions to prohibit an operator from tilting and transporting the drums in the monitored area (i.e., in the workplace). At this time, the operator can tilt the drum to carry it.

도 6b는 도 6a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다. FIG. 6B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 6A.

도 2, 도 6a 및 도 6b를 참조하면, 영상 파일(113)로부터 이벤트를 검출하기 위하여, 이벤트 검출부(134)는 움직임 검출부(134d_1), 관심 영역 검출부(134d_2), 객체 판단부(134d_3), 객체 분리부(134d_4), 그리고 위험물 기울임 판단부(134d_5)를 포함할 수 있다. 2, 6A and 6B, in order to detect an event from the image file 113, the event detection unit 134 includes a motion detection unit 134d_1, a region of interest detection unit 134d_2, an object determination unit 134d_3, An object separation unit 134d_4, and a dangerous goods inclination determination unit 134d_5.

움직임 검출부(134d_1)는 영상 파일(113)로부터 움직임을 추출할 수 있다. 움직임 검출부(134d_1)는 상기 추출된 움직임에 대한 정보를 관심 영역 검출부(134d_2)로 전송할 수 있다. The motion detection unit 134d_1 can extract motion from the image file 113. [ The motion detection unit 134d_1 can transmit the extracted motion information to the ROI detection unit 134d_2.

관심 영역 검출부(134d_2)는 상기 정보로부터 관심 영역을 검출할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113)에는 작업자 및 드럼통이 촬상될 수 있다. 이 때, 관심 영역은 작업자 및 드럼통을 포함할 수 있다.The region of interest detector 134d_2 may detect the region of interest from the information. For example, the operator and the drum can be picked up in the image file 113. [ At this time, the region of interest may include a worker and a drum.

객체 판단부(134d_3)는 관심 영역으로부터 객체를 판단할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113) 내 작업자 및 드럼통이 녹화된 경우, 객체 판단부(134d_3)는 작업자 및 드럼통을 판단할 수 있다. The object determination unit 134d_3 can determine the object from the region of interest. For example, when an operator and a drum in the image file 113 are recorded, the object determination unit 134d_3 can determine the operator and the drum.

객체 분리부(134d_4)는 작업자 및 드럼통 각각을 분리할 수 있다. 위험물 기울임 판단부(134d_5)는 위험물 (즉, 드럼통)의 기울임을 판단할 수 있다. 예를 들면, 위험물 기울임 판단부(134d_5)는 위험물의 기울임이 15도 이상이면, 알람 신호를 이벤트 디스패치부(135)를 통하여 VMS UI(140)로 전송할 수 있다. 관제 요원은 VMS UI(140)를 통하여 상기 알람 신호를 수신할 수 있다.The object separation unit 134d_4 can separate the operator and each of the drums. The dangerous goods inclination determiner 134d_5 can determine the inclination of the dangerous object (i.e., the drum). For example, the dangerous goods inclination determiner 134d_5 may transmit an alarm signal to the VMS UI 140 through the event dispatcher 135 if the inclination of the dangerous object is 15 degrees or more. The control agent can receive the alarm signal through the VMS UI 140. [

도 7a는 작업자가 감시 구역에서 드럼통을 움직일 때, 작업자가 직접 운반하지 않는 상황을 도시한 이미지이다.7A is an image showing a situation in which the operator does not directly carry the drum when moving the drum in the monitoring area.

도 7a를 참조하면, 보안 규정은 감시 구역 (즉, 작업장 내)에서 작업자가 드럼통을 이동할 때, 작업자가 직접 운반하는 규정을 포함할 수 있다. 이 때, 작업자가 드럼통을 밀어서 간접적으로 운반할 수 있다. Referring to FIG. 7A, the security rule may include provisions that the operator carries directly when the operator moves the drum in the monitoring area (i.e., in the workplace). At this time, the operator can push the drum and indirectly carry it.

도 7b는 도 7a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다. FIG. 7B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 7A.

도 2, 도 7a 및 도 7b를 참조하면, 영상 파일(113)로부터 이벤트를 검출하기 위하여, 이벤트 검출부(134)는 움직임 검출부(134e_1), 관심 영역 검출부(134e_2), 객체 판단부(134e_3), 물체 움직임 판단부(134e_4), 그리고 규정 사항 판단부(134e_5)를 포함할 수 있다. 2, 7A and 7B, in order to detect an event from the image file 113, the event detection unit 134 includes a motion detection unit 134e_1, a region of interest detection unit 134e_2, an object determination unit 134e_3, An object motion determination unit 134e_4, and a specification determination unit 134e_5.

움직임 검출부(134e_1)는 영상 파일(113)로부터 움직임을 추출할 수 있다. 움직임 검출부(134e_1)는 상기 추출된 움직임에 대한 정보를 관심 영역 검출부(134e_2)로 전송할 수 있다. The motion detection unit 134e_1 can extract motion from the image file 113. [ The motion detection unit 134e_1 can transmit the extracted motion information to the ROI detection unit 134e_2.

관심 영역 검출부(134e_2)는 상기 정보로부터 관심 영역을 검출할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113)에는 작업자 및 드럼통이 촬상될 수 있다. 이 때, 관심 영역은 작업자 및 드럼통을 포함할 수 있다.The ROI detector 134e_2 may detect the ROI from the information. For example, the operator and the drum can be picked up in the image file 113. [ At this time, the region of interest may include a worker and a drum.

객체 판단부(134e_3)는 관심 영역으로부터 객체를 판단할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113) 내 작업자 및 드럼통이 녹화된 경우, 객체 판단부(134e_3)는 작업자 및 드럼통을 판단할 수 있다. The object determination unit 134e_3 can determine the object from the region of interest. For example, when an operator and a drum in the image file 113 are recorded, the object determination unit 134e_3 can determine the operator and the drum.

물체 움직임 판단부(134e_4)는 작업자와 드럼통의 움직임을 판단할 수 있다. 즉, 물체 움직임 판단부(134e_4)는 작업자와 드럼통이 함께 움직이는지 아니면, 드럼통만이 이동하는지를 판단할 수 있다.The object motion determiner 134e_4 can determine the movement of the operator and the drum. That is, the object motion determiner 134e_4 can determine whether the operator and the drum move together or only the drum moves.

규정 사항 판단부(134e_5)는 규정 사항 위반을 판단할 수 있다. 즉, 규정 사항 판단부(134e_5)는 드럼통만이 이동하는 경우, 알람 신호를 이벤트 디스패치부(135)를 통하여 VMS UI(140)로 전송할 수 있다. 관제 요원은 VMS UI(140)를 통하여 상기 알람 신호를 수신할 수 있다.The regulation determination unit 134e_5 can determine the violation of the regulation. That is, when only the drum moves, the regulation determination unit 134e_5 can transmit an alarm signal to the VMS UI 140 through the event dispatch unit 135. [ The control agent can receive the alarm signal through the VMS UI 140. [

도 8a는 감시 구역에서 노란색 전신복을 착용한 작업자(A)와 흰색 가운을 착용한 작업자(B)가 영상 내 함께 있는 상황을 도시한 이미지이다.FIG. 8A is an image showing a situation where a worker (A) wearing a yellow general uniform and a worker (B) wearing a white gown in a monitoring area are present together in the image.

도 8a를 참조하면, 보안 규정은 감시 구역 (즉, 작업장 내)에서 노란색 전신복을 착용한 작업자(A)와 흰색 가운을 착용한 작업자(B)가 함께 작업하는 것을 금지하는 규정을 포함할 수 있다. 이 때, 감시 구역 내 노란색 전신복을 착용한 작업자(A)와 흰색 가운을 착용한 작업자(B)가 함께 있을 수 있다. Referring to FIG. 8A, the security provisions may include provisions prohibiting worker (A) wearing a yellow uniform and worker (B) wearing a white robe from working together in a surveillance area (ie, in the workplace) have. At this time, there may be a worker (A) wearing a yellow uniform in the surveillance area and a worker (B) wearing a white gown.

도 8b는 도 8a에 도시된 영상에서 도 2에 도시된 이벤트 검출기의 동작을 설명하기 위한 블록도이다. FIG. 8B is a block diagram for explaining the operation of the event detector shown in FIG. 2 in the image shown in FIG. 8A.

도 2, 도 8a 및 도 8b를 참조하면, 영상 파일(113)로부터 이벤트를 검출하기 위하여, 이벤트 검출부(134)는 움직임 검출부(134f_1), 관심 영역 검출부(134f_2), 객체 판단부(134f_3), 작업복 착용 준수 판단부(134f_4), 그리고 이중복장 동시작업 판단부(134f_5)를 포함할 수 있다. 2, 8A and 8B, in order to detect an event from the image file 113, the event detection unit 134 includes a motion detection unit 134f_1, a region of interest detection unit 134f_2, an object determination unit 134f_3, A work wear wearing compliance judging section 134f_4, and a double dress simultaneous work judging section 134f_5.

움직임 검출부(134f_1)는 영상 파일(113)로부터 움직임을 추출할 수 있다. 움직임 검출부(134f_1)는 상기 추출된 움직임에 대한 정보를 관심 영역 검출부(134f_2)로 전송할 수 있다. The motion detection unit 134f_1 can extract motion from the image file 113. [ The motion detection unit 134f_1 may transmit the extracted motion information to the region of interest detection unit 134f_2.

관심 영역 검출부(134f_2)는 상기 정보로부터 관심 영역을 검출할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113)에는 작업자들을 촬상될 수 있다. 이 때, 관심 영역은 작업자들을 포함할 수 있다.The region of interest detector 134f_2 may detect the region of interest from the information. For example, the image files 113 can be picked up by the operators. At this time, the region of interest may include workers.

객체 판단부(134f_3)는 관심 영역으로부터 객체를 판단할 수 있다. 예를 들면, 영상 파일(113) 내 작업자들이 녹화된 경우, 객체 판단부(134f_3)는 작업자들을 판단할 수 있다. The object determination unit 134f_3 can determine the object from the region of interest. For example, when the workers in the image file 113 are recorded, the object determination unit 134f_3 can determine the workers.

작업복 착용 준수 판단부(134f_4)는 작업자들의 작업복 착용 준수를 판단할 수 있다. 즉, 작업복 착용 준수 판단부(134f_4)는 작업자들이 어떤 작업복을 착용했는지를 판단할 수 있다. 예를 들면, 작업복 착용 준수 판단부(134f_4)는 A 작업자가 노란색 전신복을 착용한 것을 판단할 수 있다. 또한, 작업복 착용 준수 판단부(134f_4)는 A 작업자가 흰색 가운을 착용한 것을 판단할 수 있다.The worker wear adherence compliance judging section 134f_4 can judge that the worker wears the work clothes. That is, the worker wear compliance judging unit 134f_4 can judge which worker wears the worker's clothes. For example, the worker wear compliance judging section 134f_4 can judge that the worker A wears a yellow overall wear. Further, the work wear wearing compliance judging section 134f_4 can judge that the worker A wears a white robe.

이중복장 동시작업 판단부(134f_5)는 서로 다른 복장의 작업자들이 동시에 작업장 내에 있는지를 판단할 수 있다. 예를 들면, 이중복장 동시작업 판단부(134f_5)는 노란색 전신복을 착용한 작업자(A)와 흰색 가운을 착용한 작업자(B)가 동시에 작업장 내에 있는 경우, 알람 신호를 이벤트 디스패치부(135)를 통하여 VMS UI(140)로 전송할 수 있다. 관제 요원은 VMS UI(140)를 통하여 상기 알람 신호를 수신할 수 있다.The double garment simultaneous operation judging unit 134f_5 can judge whether workers in different dresses are in the workshop at the same time. For example, when the worker A wearing the yellow overall dress and the worker B wearing the white gown simultaneously work in the workplace, the double dress simultaneous work determination unit 134f_5 sends an alarm signal to the event dispatch unit 135, To the VMS UI 140 via the Internet. The control agent can receive the alarm signal through the VMS UI 140. [

도 9는 도 2에 도시된 이벤트 디스패치부를 상세히 도시한 블록도이다. 9 is a detailed block diagram of the event dispatch unit shown in FIG.

도 2 및 도 9를 참조하면, 이벤트 디스패치부(135)는 Event Sender(135_1), VMS Sender(135_2), DB Sender(135_3), 그리고 File Sender(135_4)를 포함할 수 있다. 2 and 9, the event dispatcher 135 may include an event sender 135_1, a VMS sender 135_2, a DB sender 135_3, and a file sender 135_4.

VMS Sender(135_2)는 VMS SDK(Video management system software development kit; 135_5)를 통하여 이벤트(즉, 알림 신호)를 VMS UI(140)로 전송할 수 있다. The VMS sender 135_2 can transmit an event (that is, a notification signal) to the VMS UI 140 through the VMS SDK (Video Management System Software Development Kit) 135_5.

DB Sender(135_3)는 DB(135_6)를 생성할 수 있다. 예를 들면, DB(135_6)는 이벤트 기록을 포함할 수 있다.DB Sender 135_3 can generate DB 135_6. For example, the DB 135_6 may include an event record.

File Sender(135_4)는 로그 파일(135_7)을 생성할 수 있다. 예를 들면, 로그 파일(135_7)은 스크린샷(screen shot)을 포함할 수 있다. The file sender 135_4 can generate the log file 135_7. For example, the log file 135_7 may include a screen shot.

도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 분석 서버를 도시한 블록도이다. 10 is a block diagram illustrating an image analysis server according to an embodiment of the present invention.

도 10을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 분석 서버(200)는 CPU(Central Processing Unit; 201), RAM(Random Access Memory; 202), NVM(nonvolatile memory; 203), 그리고 GPU(Graphic Processing Unit; 204)을 포함할 수 있다.10, an image analysis server 200 according to an embodiment of the present invention includes a central processing unit (CPU) 201, a random access memory (RAM) 202, a nonvolatile memory (NVM) 203, A processing unit 204, and the like.

또한, 영상 분석 서버(200)는 CPU(201), RAM(202), NVM(203), 그리고 GPU(204) 각각을 상호 연결하기 위한 시스템 버스(system bus; 205)를 더 포함할 수 있다.The image analysis server 200 may further include a system bus 205 for interconnecting the CPU 201, the RAM 202, the NVM 203, and the GPU 204, respectively.

GPU(204)는 제1 내지 제10 CCTV(CCTV1-CCTV10) 각각을 제어하기 위한 제1 및 제2 CORE(CORE1-CORE2)를 포함한다. 예를 들면, 제1 CORE(CORE1)는 제1 내지 제5 CCTV(CCTV1-CCTV5) 각각을 제어할 수 있다. 또한, 제2 CORE(CORE2)는 제6 내지 제10 CCTV(CCTV6-CCTV10) 각각을 제어할 수 있다. GPU(204)는 도 11에서 상세히 설명될 것이다.The GPU 204 includes first and second COREs (CORE1-CORE2) for controlling each of the first to tenth CCTVs (CCTV1-CCTV10). For example, the first CORE (CORE1) may control each of the first through fifth CCTVs (CCTV1-CCTV5). Also, the second core (CORE2) can control each of the sixth to tenth CCTV (CCTV6-CCTV10). The GPU 204 will be described in detail in FIG.

도 11은 도 10에 도시된 영상 분석 서버의 내부를 도시한 블록도이다. 11 is a block diagram showing the inside of the image analysis server shown in FIG.

도 10 및 도 11을 참조하면, 제1 CORE(CORE1)는 제1 내지 제5 CCTV(CCTV1-CCTV5) 각각을 제어하기 위한 제1 내지 제5 영상 분석 프로세서들(211-215)를 포함할 수 있다. Referring to FIGS. 10 and 11, the first CORE (CORE1) may include first through fifth image analysis processors 211-215 for controlling the first through fifth CCTVs CCTV1-CCTV5, respectively. have.

또한, 제2 CORE(CORE2)는 제6 내지 제10 CCTV(CCTV6-CCTV10) 각각을 제어하기 위한 제6 내지 제10 영상 분석 프로세서들(216-220)를 포함할 수 있다. In addition, the second core (CORE2) may include sixth to tenth image analysis processors 216-220 for controlling each of the sixth to tenth CCTV (CCTV6-CCTV10).

본 발명의 실시 예에 따른 영상 분석 서버(200)는 제1 내지 제10 영상 분석 프로세서들(211-220) 각각을 모니터하기 위한 프로세스 모니터(250)를 더 포함할 수 있다. 하나의 실시 예에 있어서, 프로세스 모니터(250)는 CPU(201)에서 구동되는 기능 블록(functional block)으로 구현될 수 있다. The image analysis server 200 according to the embodiment of the present invention may further include a process monitor 250 for monitoring each of the first to tenth image analysis processors 211 to 220. In one embodiment, the process monitor 250 may be implemented as a functional block that is driven by the CPU 201.

본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

본 발명은 CCTV 영상 분석 장치에 적용할 수 있다.The present invention can be applied to a CCTV image analysis apparatus.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as defined by the following claims It can be understood that

10: 종래 기술에 따른 CCTV 영상 분석 장치
11-13: 제1 내지 제3 CCTV
20: VA(Video Analyzer)
100: 본 발명의 실시 예에 따른 CCTV 영상 분석 장치
110: 영상 소스
120: 공통 비디오 인터페이스
130: 영상 분석 장치
140: VMS UI10: Conventional CCTV image analyzing apparatus
11-13: 1st to 3rd CCTV
20: Video Analyzer (VA)
100: CCTV image analyzing apparatus according to an embodiment of the present invention
110: image source
120: Common video interface
130: Image analysis device
140: VMS UI

Claims (10)

영상 파일로부터 움직임을 검출하는 단계;
상기 움직임에 대한 정보로부터 관심 영역을 검출하는 단계;
상기 관심 영역으로부터 객체를 판단하는 단계; 그리고
상기 판단된 객체에 대하여 안정 규정을 판단하는 단계를 포함하는 CCTV 영상 분석 장치의 구동 방법.Detecting a motion from an image file;
Detecting a region of interest from information about the motion;
Determining an object from the region of interest; And
And determining a stability rule for the determined object. 제 1 항에 있어서,
상기 안정 규정을 판단하는 단계는,
상기 객체가 보호구의 착용 대상인지를 검출하는 단계; 그리고
만약 상기 객체가 상기 보호구의 착용 대상이면, 상기 보호구의 착용 위치를 검출하는 단계를 포함하는 CCTV 영상 분석 장치의 구동 방법.The method according to claim 1,
The step of determining the stability rule may include:
Detecting whether the object is an object to be worn by a protector; And
And detecting a wearing position of the protection member if the object is a wear object of the protection unit. 제 1 항에 있어서,
상기 안정 규정을 판단하는 단계는,
상기 객체의 움직임 양상을 확인하는 단계; 그리고
상기 확인된 움직임 양상에 따라 상기 객체의 속도를 판정하는 단계를 포함하는 CCTV 영상 분석 장치의 구동 방법.The method according to claim 1,
The step of determining the stability rule may include:
Confirming a movement pattern of the object; And
And determining the velocity of the object according to the identified motion pattern. 제 1 항에 있어서,
상기 안정 규정을 판단하는 단계는,
상기 객체에 대한 패턴과 서있는 패턴을 비교하는 단계;
상기 객체에 대한 패턴과 쓰러지는 패턴을 비교하는 단계;
상기 객체에 대한 패턴과 상기 쓰러지는 패턴이 유사한 경우, 상기 객체가 일정 시간 동안 쓰러져 있는가는 확인하는 단계; 그리고
상기 객체가 쓰러짐을 판단하는 단계를 포함하는 CCTV 영상 분석 장치의 구동 방법.The method according to claim 1,
The step of determining the stability rule may include:
Comparing a pattern for the object with a standing pattern;
Comparing a pattern for the object with a collapsing pattern;
Confirming whether the object is collapsed for a predetermined time when the pattern for the object is similar to the collapsing pattern; And
And determining that the object is collapsed. 제 1 항에 있어서,
상기 안정 규정을 판단하는 단계는,
상기 객체로부터 위험물을 분리하는 단계; 그리고
상기 객체가 상기 위험물을 기울임을 판단하는 단계를 포함하는 CCTV 영상 분석 장치의 구동 방법.The method according to claim 1,
The step of determining the stability rule may include:
Separating the hazardous material from the object; And
And determining that the object tilts the dangerous object. 제 1 항에 있어서,
상기 안정 규정을 판단하는 단계는,
상기 객체로부터 작업자와 작업 대상에 대한 움직임을 판단하는 단계; 그리고
상기 작업 대상만이 이동하는 지를 판단하는 단계를 포함하는 CCTV 영상 분석 장치의 구동 방법.The method according to claim 1,
The step of determining the stability rule may include:
Determining a movement of an operator and an object to be operated from the object; And
And determining whether only the object to be moved is moving. 제 1 항에 있어서,
상기 안정 규정을 판단하는 단계는,
상기 객체에 대하여 작업복 착용 준수를 판단하는 단계; 그리고
상기 객체에 대하여 이중 복장으로 동시 작업하는지를 판단하는 단계를 포함하는 CCTV 영상 분석 장치의 구동 방법.The method according to claim 1,
The step of determining the stability rule may include:
Judging whether or not the worker wears the object; And
And determining whether the object is to be simultaneously operated with a double attire. 적어도 하나의 CCTV 그리고 상기 CCTV를 통하여 녹화된 영상 파일을 포함하는 영상 소스; 그리고
상기 영상 파일을 공통 비디오 인터페이스를 통하여 수신하며, 상기 영상 소스로부터 관심 영역을 추출하고, 상기 관심 영역을 필터링하며, 상기 관심 영역으로부터 이벤트를 검출하는 영상 분석 장치를 포함하는 CCTV 영상 분석 장치.An image source including at least one CCTV and an image file recorded via the CCTV; And
And an image analyzer for receiving the image file through a common video interface, extracting a region of interest from the image source, filtering the region of interest, and detecting an event from the region of interest. 제 8 항에 있어서,
상기 영상 분석 장치는
상기 공통 비디오 인터페이스를 통하여 상기 영상 파일을 수신하는 이미지 패치부;
상기 영상 파일로부터 관심 영역을 추출하는 관심 영역 추출부;
상기 관심 영역을 필터링하는 관심 영역 제어부;
상기 필터링된 관심 영역에 대하여 이벤트를 검출하는 이벤트 검출부; 그리고
상기 이벤트를 관제 요원에게 알리기 위한 알림 신호를 전송하는 이벤트 디스패치부를 포함하는 CCTV 영상 분석 장치.9. The method of claim 8,
The image analysis apparatus
An image patch unit for receiving the image file through the common video interface;
A region of interest extractor for extracting a region of interest from the image file;
A region of interest controller for filtering the region of interest;
An event detector for detecting an event for the filtered ROI; And
And an event dispatcher for transmitting a notification signal for notifying the controller of the event. 제 9 항에 있어서,
상기 이벤트는,
상기 작업자가 보호구를 정상적으로 착용하였는지,
상기 작업자가 지정 속도 이상으로 이동하는지,
상기 작업자가 쓰러진 상태인지,
상기 작업자가 위험물을 기울여서 이동시키는지,
상기 작업자가 상기 위험물을 밀어서 간접적으로 이동시키는지, 그리고
작업 공간 내 이종의 작업복을 입은 작업자들이 있는지를 포함하는 CCTV 영상 분석 장치.10. The method of claim 9,
In the event,
Whether the worker has normally worn the protective gear,
Whether or not the operator moves beyond a designated speed,
Whether the operator is in a collapsed state,
Whether or not the operator moves the dangerous object by tilting,
Whether the operator pushes and indirectly moves the dangerous material, and
A CCTV image analyzer that includes workers wearing different kinds of workwear in the workspace.
KR1020150023586A 2015-02-16 2015-02-16 Cctv image analysis apparatus and method of driving thereof KR20160100723A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150023586A KR20160100723A (en) 2015-02-16 2015-02-16 Cctv image analysis apparatus and method of driving thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150023586A KR20160100723A (en) 2015-02-16 2015-02-16 Cctv image analysis apparatus and method of driving thereof

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20160100723A true KR20160100723A (en) 2016-08-24

Family

ID=56884213

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150023586A KR20160100723A (en) 2015-02-16 2015-02-16 Cctv image analysis apparatus and method of driving thereof

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20160100723A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101698500B1 (en) 2016-11-16 2017-02-01 (주)와이즈콘 System for monitoring surveillance object using intelligent security camera
WO2020112598A1 (en) * 2018-11-26 2020-06-04 Baker Hughes, A Ge Company, Llc Controlling components of an energy industry operation using a processing system
KR20220113634A (en) * 2021-02-05 2022-08-16 호서대학교 산학협력단 Sanitary monitoring system and control method thereof

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101698500B1 (en) 2016-11-16 2017-02-01 (주)와이즈콘 System for monitoring surveillance object using intelligent security camera
WO2020112598A1 (en) * 2018-11-26 2020-06-04 Baker Hughes, A Ge Company, Llc Controlling components of an energy industry operation using a processing system
KR20220113634A (en) * 2021-02-05 2022-08-16 호서대학교 산학협력단 Sanitary monitoring system and control method thereof

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Park et al. Hardhat-wearing detection for enhancing on-site safety of construction workers
KR101723283B1 (en) Worker Behavior Based Safety Management System and Method
KR101715001B1 (en) Display system for safety evaluation in construction sites using of wearable device, and thereof method
KR20160116144A (en) Industrial safety menagement system and mehtod for building the same
CN111445524A (en) Scene understanding-based construction site worker unsafe behavior identification method
KR102398841B1 (en) Method and system for determining danger in constuction sites based on image analysis
KR102488007B1 (en) Method for determining whether to wear personal protective equipment and server for performing the same
KR20210086829A (en) Smart cctv control and warning system
KR20160100723A (en) Cctv image analysis apparatus and method of driving thereof
CN111695549A (en) Safety helmet wearing detection and identification method based on edge calculation and alarm system
CN113034826A (en) Video-based abnormal event warning method and system, equipment and storage medium thereof
CN110991282A (en) Construction safety management method and device based on unmanned aerial vehicle and computer equipment
CN111178828A (en) Method and system for building fire safety early warning
CN110751809A (en) Construction safety monitoring method and related product
CN110363945A (en) Alarm system and alarm method are swarmed into a kind of forbidden zone
CN112282819A (en) Fully mechanized coal mining face personnel target safety monitoring method and system based on vision
CN111553305B (en) System and method for identifying illegal videos
CN113011263A (en) Mine monitoring method, device, terminal equipment and medium
CN112381435A (en) Gridding directional pushing management method for dynamic risk in hydropower station operation process
EP1482238A2 (en) Safety device for operating machines, particularly drilling machines or suchlike, and method to recognize the presence of persons, using such safety device
JP5387595B2 (en) Person monitoring device, person monitoring method, and computer program
JP6691068B2 (en) How to grasp the worker status
KR102635902B1 (en) Situational awareness and safety management system for each work process at construction sites using AI robots
KR102538621B1 (en) Method for safety management of business place for PSM
CN114092875A (en) Operation site safety supervision method and device based on machine learning

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X601 Decision of rejection after re-examination